Arbeitsgemeinschaft „Artificial Intelligence“

Veranstalter

Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien

Für alle Fragen bzgl. Verlauf und Anmeldung melden Sie sich bitte bei Thomy Phan.

Hörerkreis

Die Veranstaltung richtet sich prinzipiell an alle Studenten der Informatik bzw. mit Nebenfach Informatik, die ihr Wissen in den angebotenen Themen vertiefen wollen.

Umfang

1 stündige, wöchentliche Veranstaltung (Keine ECTS).

Termin(e)

  • Zeit: Freitag, 15-16 Uhr (voraussichtlich online über Zoom)

Anmeldung

Für eine Teilnahme an der AG, reicht eine Anmeldung über Uni2Work (https://uni2work.ifi.lmu.de/course/W21/IfI/AIAG). Eine zusätzliche Bewerbung ist nicht erforderlich.

Bei Interesse oder Fragen zur Anmeldung bitte bei Thomy Phan melden.

Aktuelles

  • 27.07.21:  Disclaimer
    Sehr viele Lehrveranstaltungen finden während der Schließung der LMU online statt. Als Dozenten bitten wir um Nachsicht, falls Dinge nicht immer perfekt laufen und hoffen auf Ihre konstruktive Mitarbeit. In dieser Situation gelten zudem online einige Regeln, die im realen Leben ohnehin klar wären, auf die wir hier aber explizit hinweisen möchten:

    • In Live-Veranstaltungen bitten wir um einen disziplinierten Umgang mit Audio (normalerweise aus) und Bandbreite (Video nach Bedarf)
    • Die Aufzeichnung oder Weiterleitung von Veranstaltungen durch Teilnehmer sind nicht erlaubt.
    • Die Verteilung von Inhalten (Video, Audio, Bilder, PDFs, etc.) in anderen Kanälen als den vom Autor vorgesehenen ist nicht erlaubt.

    Wer eine dieser Regeln verletzt, muss damit rechnen, von der fraglichen Veranstaltung ausgeschlossen zu werden und wir behalten uns weitere Schritte vor. Mit allen anderen freuen wir uns auf das gemeinsame Experiment "Online-Semester".

  • 27.07.21: Die Seite zu dieser Veranstaltung ist ab sofort online.

Inhalt der Veranstaltung

In dieser Arbeitsgemeinschaft (AG) werden anspruchsvolle Themen der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning in enger Zusammenarbeit mit ausgewählten Studenten behandelt.

In den Sitzungen der AG präsentieren und diskutieren wissenschaftliche Mitarbeiter des Lehrstuhls ihren aktuellen Forschungsstand (Progress Report) und wichtige Veröffentlichungen (Journal Club) im Bereich der Künstlichen Intelligenz.

Im Rahmen dieser AG werden u.a. auch Projekt- und Abschlussarbeitsthemen vergeben.

Material / Literatur

Progress Report Journal Club
22.10.21
  • Discussion about TRAIL
29.10.21 Value Function Factorization with Variable Agent Sub-Teams
05.11.21 Multi-Objective Sequential Decision-Making
12.11.21 Pokémon Battling with AI
19.11.21 Anomaly Detection in RL
26.11.21
  • Student Talk: Commitment-based RL
02.12.21
03.12.21
  • Student Talk: A NumPy-based Deep Learning Framework
10.12.21 entfällt
17.12.21
  • NeurIPS 2021 Recap
24.12.21 vorlesungsfrei
31.12.21 vorlesungsfrei
07.01.22 Multi-Agent Reinforcement Learning in Decentralized POMDPs
14.01.22 Acknowledgments and Trust in Multi-Agent Systems
21.01.22 entfällt
28.01.22 Fault-Tolerant Federated Reinforcement Learning with Theoretical Guarantee
04.02.22 Policy-Gradients in Continuous Domains – Pitfalls and Lessons Learned

Disclaimer

Sehr viele Lehrveranstaltungen finden während der Schließung der LMU online statt. Als Dozenten bitten wir um Nachsicht, falls Dinge nicht immer perfekt laufen und hoffen auf Ihre konstruktive Mitarbeit. In dieser Situation gelten zudem online einige Regeln, die im realen Leben ohnehin klar wären, auf die wir hier aber explizit hinweisen möchten:

  • In Live-Veranstaltungen bitten wir um einen disziplinierten Umgang mit Audio (normalerweise aus) und Bandbreite (Video nach Bedarf)
  • Die Aufzeichnung oder Weiterleitung von Veranstaltungen durch Teilnehmer sind nicht erlaubt.
  • Die Verteilung von Inhalten (Video, Audio, Bilder, PDFs, etc.) in anderen Kanälen als den vom Autor vorgesehenen ist nicht erlaubt.

Wer eine dieser Regeln verletzt, muss damit rechnen, von der fraglichen Veranstaltung ausgeschlossen zu werden und wir behalten uns weitere Schritte vor. Mit allen anderen freuen wir uns auf das gemeinsame Experiment „Online-Semester“.

Kontakt

Für Fragen/Kritik oder Anregungen wenden Sie sich bitte an Thomy Phan.